Vendredi 15 décembre 2023, à 14h30, M. Romain Delabeye soutiendra à ISAE-Supméca ses travaux de thèse intitulés Séparation non-supervisée de signatures d’actionneurs à partir de capteurs non-intrusifs dans les processus industriels. Applications à la durabilité énergétique de systèmes hétérogènes. Ces travaux ont été dirigés par M. Jean-Luc Dion et Mme Olivia Penas, et encadrés par M. Martin Ghienne.
Résumé
L’industrie manufacturière constitue une part importante de la consommation mondiale d’énergie. De nombreuses entreprises cherchent à réduire l’empreinte énergétique de leurs usines tout en maintenant ou en améliorant leur productivité. Cela implique de relever plusieurs défis industriels et verrous scientifiques : (i) Comment identifier et analyser un processus de production à partir de données issues de capteurs non-intrusifs, en vue d’évaluer la performance énergétique d’un sous-système ? (ii) Est-il possible de modéliser et de caractériser automatiquement les transferts d’énergie, dissipation et stockage, dans un système de production sans connaissance préalable le concernant ? (iii) Comment évaluer qu’une approche scientifique donnée sera applicable à des cas d’utilisation industriels hétérogènes ? En effet, une méthodologie de vérification et de validation au plus tôt permettrait d’apporter des améliorations avant toute mise en oeuvre d’expérimentations, coûteuses et exigeant de la disponibilité. Compte tenu du grand nombre et de la variété des machines dans l’industrie, ces questions de recherche ont été subordonnées au choix de capteurs non-intrusifs et méthodes non-supervisées, en vue de la mise à l’échelle de lignes de production et usines. Ainsi, cette thèse propose des méthodes pour améliorer les capacités de surveillance relative à la durabilité énergétique des systèmes industriels. L’ingénierie système a été utilisée pour spécifier et positionner le sujet dans le contexte d’un projet collaboratif d’envergure.
Les contributions de cette thèse s’articulent autour des trois objectifs suivants. (1) La synthèse, à partir de données issues de capteurs, du processus de production, i.e., de la séquence des opérations et des actionneurs actifs : les signatures émises, mixées dans le signal perçu, sont séparées en utilisant des techniques d’apprentissage de dictionnaire pour les signaux stationnaires et de suivi de composantes harmoniques pour les signaux non stationnaires. De cette séparation séparation résultent directement les états d’activation des actionneurs. La séparation et la prédiction de ces signaux sont donc traités par une technique de synthèse de modèles capable d’intégrer des contraintes physiques. (2) Une méthode de synthèse de modèles multi-physiques basée sur les bond graphs a été proposée pour identifier les transferts d’énergie dans un système, après une analyse bibliographique étendue de la littérature autour de la synthèse de modèles. (3) L’évaluation de l’applicabilité des approches scientifiques à des cas d’utilisation hétérogènes et permettant des améliorations de la conception dans le cadre d’un processus de vérification et de validation a été finalement traitée, au moyen d’ontologies.
Sur le plan scientifique, cette recherche a mis en lumière plusieurs questions fondamentales dans le domaine de la modélisation guidée par les données. Concernant les techniques de factorisation de matrices semi-binaire dans le plan complexe pour la récupération des séquences d’activation, une étude détaillée montre que la phase des signaux induit de multiples minimiseurs dont un seul est significatif. Une nouvelle forme de dégénérescence de certains filtres à particules a été identifiée dans les expériences. Enfin, le problème de séparation d’énergie, dissipée et stockée, est abordé avec des approches préliminaires. Cependant, des expériences ont permis de montrer que ce problème inverse n’admet pas une unique solution stable.
Enfin, des expériences en laboratoire et des expériences synthétiques ont été réalisées, générant un jeu de données (CAFFEINE) issu d’une machine à café instrumentée avec des capteurs non-intrusifs. La représentativité de ce cas d’utilisation vis-à-vis des systèmes de production industriels a d’ailleurs été soigneusement étudiée. Une librairie open source a par ailleurs été mise à disposition pour la modélisation et la simulation de bond graphs non-linéaires.
Mots clés
# Séparation de sources aveugle
# Ontologies
# Apprentissage non-supervisé
# Systèmes multi-physiques
# Durabilité énergétique
# Vérification et validation
